全程放射ＧＲＡＰＰＡ校准制造技术

本申请涉及全程放射ＧＲＡＰＰＡ校准。示例系统和方法控制并行磁共振成像（ｐＭＲＩ）装置全程采集放射校准数据集。示例系统和方法还控制所述ｐＭＲＩ装置从待成像对象采集欠采样放射数据集。然后示例系统和方法控制ｐＭＲＩ装置从欠采样放射数据集重建待成像对象的图像。该重建至少部分地取决于全程放射ＧＲＡＰＰＡ校准，其中欠采样放射数据集中从ｋ空间缺失的点的值使用校准并应用于所述缺失点的ＧＲＡＰＰＡ权重集计算。所述ＧＲＡＰＰＡ权重集计算自所述放射校准数据集中的数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及广义自校准部分并行采集(generalized auto-calibratingpartially parallel acquisition, GRAPPA)GRAPPA (through-time radial GRAPPA calibration)。
技术介绍
传统广义自校准部分并行采集(GRAPPA)为并行磁共振成像(pMRI)装置使用的 接收线圈阵列中每个线圈产生未组合的线圈图像。GRAPPA通过形成相邻线(line)的线 性组合重建各线圈元件中缺失的线以重建单独的缺失数据点。这些线性组合所用的权重 是通过使用伪逆运算(pseudo-inverse operation)在另外采集的线间形成的拟合而推 导出。GRAPPA 描述于 Griswold，et al. , Proceedings of the ISMRM, Vol. 7, Issue 6， Pg. 1202-1210(2002)。传统放射GRAPPA (Radial GRAPPA)采集数据并生成包括GRAPPA权重的重建核 (reconstruction kernel)。该重建核用于重建在放射重建期间采集到的射线。放射GRAPPA 重建的质量至少部分地取决于与被重建的射线相应的合适的重建核是否可用。放射GRAPPA 描述于 Griswold et al. , Proc. ISMRM 11，2003，p2349。欠采样(under-sampled)放射采集并不采集放射图样中每一可能的射线。假设有 360条射线可用，在与放射图样相关联的圆上每度一条，满采样(fully sampled)数据集将 在多个旋量下采集射线(如0度、1度、2度)。而在欠采样放射采集中将采集少于每条射 线。例如，可在0度、2度、4度等处采集射线。因此在1度、3度等处存在射线缺失。但是， 这些缺失射线可使用传统技术填充以产生可接受的结果。与传统重建相关的公认但可容忍的误差假设了用于0度的射线对重建例如1度处 的邻近射线是有用的。该假设对靠近的射线成立，这和用较温和的欠采样因子的情况相同。 然而，当两射线相去甚远(如0度和10度)，该假设和重建方法不再产生可接受的结果。而 且，该假设在射线上各点相距较远的k空间(k-space)边缘处比在射线上各点相交或几乎 重叠着的k空间中央处弱。下面提供的GRAPPA的评述便于理解上述基于邻近的方法以及 其在高加速因子时的缺点。为了更好地理解放射GRAPPA及下述示例系统和方法，提供了开始于SMASH (空间 谐波同时采集)的GRAPPA的简要历史。图1图示了在单个线圈中的基本数据重建。读出 方向是自左向右。在SAMASH和VD-AUT0-SMASH中，从pMRI的接收线圈阵列中的每个线圈 采集到的单线数据被拟合为合成图像中的一条自动校准信号(ACS)线。在VD-AUT0-SMASH 中该过程重复若干次，并对结果合起来求平均从而形成用于重建缺失点的重建核的最终重 建权重。在VD-AUT0-SMASH方法中，在k空间中央采集了多于一条的ACS线。这允许对每 条缺失线进行多重拟合，从而缓和噪声和线圈外形瑕疵的影响。除了 VD-AUT0-SAMSH方 法提供的改进的拟合外，额外的ACS线可包含于最终图像中，从而进一步减少图像的伪像 (artifact)。在AUT0-SMASH和VD-AUT0-SMASH以及原始SMASH技术中，拟合过程决定了从各独立线 圈中采集的单条线转换到合成k空间矩阵中单条移动线的权重。图1中示意性地 图示了该过程。各线圈中采集的数据(黑圆)被拟合到合成图像中的ACS线(灰圆)，该合 成图像多数情况下是各线圈中采集的ACS线的简单和。图2图示了基本GRAPPA算法。在GRAPPA中，阵列中各个线圈采集的多条线被拟 合到阵列的单个线圈中采集的一条ACS线。在图示的例子中，4条采集线被用于拟合4号线 圈中的单条ACS线。在GRAPPA中，通过应用多重块化(block-wise)重建生成各线圈的缺 失线，来为阵列中每个线圈生成未组合图像。在GRAPPA中，块被定义为单条采集线加上与 该线相邻的缺失线，如图2右部所示。阵列的各线圈中采集的数据(黑圆)拟合到ACS线 (灰圆)。然而，来自所有线圈的多条线的数据被用于拟合单个线圈中的一条ACS线，在本例 中是来自线圈4的一条ACS线。该拟合给出了随后可用于生成该线圈缺失线的权重。一旦 为特定线圈重建出所有线，就可用傅里叶变换生成该线圈的未组合图像。一旦对阵列中每 个线圈重复了上述过程，就可以得到未组合图像的全集，该全集便可用标准平方和(normal sum of squares)重建进行组合。进行重建需要确定重建中所用的权重。如在VD-AUT0-SMASH中，在k空间中心采 集一块(block)额外的ACS线并将其用于确定复数权重。传统并行成像技术可通过建立由不同RF检测线圈采集的邻近线的加权组合，在 傅里叶变换前填充省略了的k空间线。传统并行成像技术也可先对欠采样k空间数据集进 行傅里叶变换以产生来自各线圈的混叠图像(aliased image)，然后通过对叠加像素值的 线性变换展开混叠信号。非笛卡尔成像较标准笛卡尔成像有优势，这是因为例如有效的k空间覆盖或者抑 制非共振效应。然而，非笛卡尔方法中采集的点不一定落在网格上，所以传统地在施行傅里 叶变换前已被重采样到笛卡尔矩阵上。一个栅格化技术例子是自校准GRAPPA算符栅格化 (GROG)法。使用GR0G，用来自多通道线圈阵列的空间信息对非笛卡尔MRI数据进行栅格化， 而无需附加校准数据集。使用自校准GR0G，非笛卡尔数据点被使用根据数据点自身决定的 并行成像权重集移动到附近k空间位置。GROG采用GRAPPA算符(GRAPPA Operator)进行 这些移动，所述GRAPPA算符是一个一般重建法GRAPPA的专门公式。尽管该重栅格化在低加 速因子的放射状径迹中产生可接受的结果，但在较高加速因子时其可能得到次优的结果。重栅格化已在放射GRAPPA中采用(Griswold，etal.，〃 Direct ParallelImaging Reconstruction Of Radially Samp led Data Using GRAPPA WithRelative Shifts. ," Proceedings of the ISMRM 11th Scientific Meeting,Toronto, 2003 :2349)。 放射GRAPPA使用非笛卡尔径迹对传统pMRI处理进行改良。回想GRAPPA确定单独线圈数 据的线性组合以建立k空间的丢失线。GRAPPA通过将所采集的数据拟合至一些靠近k空间 中央的过采样(over-sampled)数据来确定组合系数。该过采样数据是使用ACS线采集的。对传统放射GRAPPA，首先进行初步的满采样扫描以采集训练数据，该训练数据用 于估计缺失的放射状数据。该训练数据随后可在整个实时扫描中使用以估计未采样的放射 线。为了计算所需的权重，区域中的多点被一起用于解所需数目的未知权重。给定典型的 未知数数量(例如240个未知数)，典型的区域大小可包括8条射线和沿射线的32本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：控制并行磁共振成像（ｐＭＲＩ）装置，以在整个一段时间从待成像对象采集两个或更多个放射校准数据集，其中所述两个或更多个放射校准数据集是在不同时间点采集的；控制所述ｐＭＲＩ装置从所述待成像对象采集欠采样放射数据集；控制所述ｐＭＲＩ装置进行全程放射ＧＲＡＰＰＡ校准，该校准包括从所述两个或更多个放射校准数据集中的数据计算ＧＲＡＰＰＡ权重集；以及控制所述ｐＭＲＩ装置从所述欠采样放射数据集重建所述待成像对象的图像，其中所述欠采样放射数据集中从ｋ空间缺失的点的值是使用针对该缺失点校准并应用的所述ＧＲＡＰＰＡ权重集来计算的。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：马克A格里斯沃尔德，杰弗里杜尔克，尼科尔赛博尔里奇，
申请(专利权)人：凯斯西储大学，
类型：发明
国别省市：US[美国]